نماذج الرسوم البيانية الاحتمالية: الاستدلال والاستنتاج

إن فهم عدم اليقين في الأنظمة المعقدة يتطلب أكثر من مجرد إحصائيات بسيطة؛ بل يتطلب طريقة منظمة للتفكير في المتغيرات المترابطة. تقدم هذه الدورة مسارًا واضحًا لفهم كيفية إجراء الاستنتاج - وهي عملية الإجابة على الاستعلامات وإجراء التنبؤات - ضمن إطار نماذج الرسوم البيانية الاحتمالية (PGMs). ستقوم بتحويل فهمك للبيانات من خلال تعلم كيفية حساب الاحتمالات وإيجاد التفسيرات الأكثر احتمالاً في الأنظمة التي تتفاعل فيها العديد من المتغيرات. بنهاية هذه الدورة، ستتمكن من اختيار وتطبيق استراتيجيات الاستنتاج الصحيحة لحل مشاكل العالم الحقيقي في مجالات تتراوح من التشخيص الطبي إلى اتخاذ القرارات الآلية. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية للاستدلال الدقيق في الشبكات البايزية وشبكات ماركوف - تطبيق خوارزميات القضاء على المتغيرات وتمرير الرسائل لحساب الاحتمالات الهامشية - ممارسة تقنيات الاستدلال التقريبي مثل سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC) للبيانات عالية الأبعاد - استكشاف الاستدلال المتغير كنهج حديث لمعالجة التوزيعات اللاحقة المعقدة - تحليل المقايضات الحسابية بين استراتيجيات الاستنتاج المختلفة - ربط النماذج الرسومية بمفاهيم التعلم الآلي الحديثة مثل المتغيرات الكامنة والنماذج التوليدية العميقة تبدأ الدورة بتعريفات أساسية لمهام الاستنتاج والمنطق الرياضي وراءها. ثم ستنتقل عبر شروحات مكتوبة منظمة للخوارزميات الأساسية، تنتقل من طرق الحساب الدقيقة إلى تقنيات التقريب الحديثة المستخدمة في الصناعة اليوم. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في التفكير الاحتمالي الذين لديهم فهم أساسي للاحتمالات ويرغبون في إتقان المنطق وراء الاستنتاج الآلي. لا يلزم وجود خبرة سابقة في النماذج الرسومية. ابدأ في تعلم كيفية التفكير مع عدم اليقين من خلال النماذج الاحتمالية المنظمة.